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<H1 class=firstHeading id=firstHeading>遗传算法</H1>
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<H3 id=siteSub>维基百科，自由的百科全书</H3>
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href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#column-one">导航</A>, <A 
href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#searchInput">搜索</A></DIV><!-- start content -->
<P><B>遗传算法</B>是<A title=计算数学 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/è®¡ç®æ°å&shy;¦">计算数学</A>中用于解决<A title=最优化 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æä¼å">最优化</A>的搜索<A title=算法 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç®æ³">算法</A>，是<A class=new 
title=进化算法（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;redlink=1">进化算法</A>的一种。进化算法最初是借鉴了<A 
class=mw-redirect title=进化生物学 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/è¿åçç©å&shy;¦">进化生物学</A>中的一些现象而发展起来的，这些现象包括<A 
class=mw-redirect title=遗传 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éä¼&nbsp;">遗传</A>、<A title=突变 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çªå">突变</A>、<A title=自然选择 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/èªç¶éæ©">自然选择</A>以及<A class=mw-redirect 
title=杂交 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æäº¤">杂交</A>等。</P>
<P>遗传算法通常实现为一种<A title=计算机模拟 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/è®¡ç®æºæ¨¡æ">计算机模拟</A>。对于一个最优化问题，一定数量的<A 
class=new title=候选解（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%80%99%E9%80%89%E8%A7%A3&amp;action=edit&amp;redlink=1">候选解</A>（称为个体）的抽象表示（称为<A 
title=染色体 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æè²ä½">染色体</A>）的<A title=种群 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç§ç¾¤">种群</A>向更好的解进化。传统上，解用<A title=二进制 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/äºè¿å¶">二进制</A>表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全<A 
title=随机 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éæº">随机</A>个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的<A 
class=mw-redirect title=适应度 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éåºåº¦">适应度</A>被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。</P>
<TABLE class=toc id=toc>
  <TBODY>
  <TR>
    <TD>
      <DIV id=toctitle>
      <H2>目录</H2></DIV>
      <UL>
        <LI class="toclevel-1 tocsection-1"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E9.81.97.E4.BC.A0.E7.AE.97.E6.B3.95.E7.9A.84.E6.9C.BA.E7.90.86"><SPAN 
        class=tocnumber>1</SPAN> <SPAN class=toctext>遗传算法的机理</SPAN></A> 
        <UL>
          <LI class="toclevel-2 tocsection-2"><A 
          href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E7.AE.97.E6.B3.95"><SPAN 
          class=tocnumber>1.1</SPAN> <SPAN class=toctext>算法</SPAN></A> 
          <LI class="toclevel-2 tocsection-3"><A 
          href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#GA.E5.8F.82.E6.95.B0"><SPAN 
          class=tocnumber>1.2</SPAN> <SPAN class=toctext>GA参数</SPAN></A> 
          <LI class="toclevel-2 tocsection-4"><A 
          href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E7.89.B9.E7.82.B9"><SPAN 
          class=tocnumber>1.3</SPAN> <SPAN class=toctext>特点</SPAN></A> </LI></UL>
        <LI class="toclevel-1 tocsection-5"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.8F.98.E9.87.8F"><SPAN 
        class=tocnumber>2</SPAN> <SPAN class=toctext>变量</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-6"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E9.80.82.E7.94.A8.E7.9A.84.E9.97.AE.E9.A2.98"><SPAN 
        class=tocnumber>3</SPAN> <SPAN class=toctext>适用的问题</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-7"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.8F.91.E5.B1.95.E5.8E.86.E5.8F.B2"><SPAN 
        class=tocnumber>4</SPAN> <SPAN class=toctext>发展历史</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-8"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.BA.94.E7.94.A8.E9.A2.86.E5.9F.9F"><SPAN 
        class=tocnumber>5</SPAN> <SPAN class=toctext>应用领域</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-9"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E7.9B.B8.E5.85.B3.E6.8A.80.E6.9C.AF"><SPAN 
        class=tocnumber>6</SPAN> <SPAN class=toctext>相关技术</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-10"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.8F.82.E8.A7.81"><SPAN 
        class=tocnumber>7</SPAN> <SPAN class=toctext>参见</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-11"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.8F.82.E8.80.83.E6.96.87.E7.8C.AE"><SPAN 
        class=tocnumber>8</SPAN> <SPAN class=toctext>参考文献</SPAN></A> 
        <LI class="toclevel-1 tocsection-12"><A 
        href="http://zh.wikipedia.org/wiki/éä¼&nbsp;ç®æ³#.E5.A4.96.E9.83.A8.E9.93.BE.E6.8E.A5"><SPAN 
        class=tocnumber>9</SPAN> <SPAN class=toctext>外部链接</SPAN></A> 
  </LI></UL></TD></TR></TBODY></TABLE>
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<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：遗传算法的机理 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=1">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline 
id=.E9.81.97.E4.BC.A0.E7.AE.97.E6.B3.95.E7.9A.84.E6.9C.BA.E7.90.86>遗传算法的机理</SPAN></H2>
<P>在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个参数列表，叫做染色体或者<A title=基因 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/åºå&nbsp;">基因</A><A title=字符串 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å&shy;ç¬¦ä¸²">串</A>。染色体一般被表达为简单的字符串或数字串，不过也有其他的表示方法适用，这一过程称为编码。一开始，算法<A 
title=随机函数 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éæºå½æ°">随机</A>生成一定数量的个体，有时候操作者也可以对这个随机产生过程进行干预，播下已经部分优化的种子。在每一代中，每一个个体都被评价，并通过计算<A 
class=new title=适应度函数（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%80%82%E5%BA%94%E5%BA%A6%E5%87%BD%E6%95%B0&amp;action=edit&amp;redlink=1">适应度函数</A>得到一个<A 
class=mw-redirect title=适应度 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éåºåº¦">适应度</A>数值。种群中的个体被按照适应度<A 
class=mw-redirect title=排序 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æåº">排序</A>，适应度高的在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度来说的。</P>
<P>下一步是产生下一代个体并组成种群。这个过程是通过选择和<A title=繁殖 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç¹æ®">繁殖</A>完成的，其中繁殖包括交配(crossover)和突变(mutation)。选择则是根据新个体的适应度进行的，适应度越高，被选择的机会越高，而适应度低的，被选择的机会就低。初始的数据可以通过这样的选择过程组成一个相对优化的群体。之后，被选择的个体进入交配过程。一般的遗传算法都有一个交配概率，范围一般是0.6~1，这个交配概率反映两个被选中的个体进行交配的<A 
title=概率 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ¦ç">概率</A>。例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。每两个个体通过交配产生两个新个体，代替原来的“老”个体，而不交配的个体则保持不变。交配父母的染色体相互交换，从而产生两个新的染色体，第一个个体前半段是父亲的染色体，后半段是母亲的，第二个个体则正好相反。不过这里的半段并不是真正的一半，这个位置叫做交配点，也是随机产生的，可以是染色体的任意位置。再下一步是<A 
class=mw-redirect title=突变 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çªè®">突变</A>，通过突变产生新的“子”个体。一般遗传算法都有一个固定的<A 
class=new title=突变常数（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%AA%81%E8%AE%8A%E5%B8%B8%E6%95%B0&amp;action=edit&amp;redlink=1">突变常数</A>，通常是0.1或者更小，这代表变异发生的概率。根据这个概率，新个体的染色体随机的突变，通常就是改变染色体的一个字节（0变到1，或者1变到0）。</P>
<P>经过这一系列的过程（选择、交配和突变），产生的新一代个体不同于初始的一代，并一代一代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下一代，而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。这样的过程不断的重复：每个个体被评价，计算出适应度，两个个体交配，然后突变，产生第三代。周而复始，直到终止条件满足为止。一般终止条件有以下几种：</P>
<UL>
  <LI>进化次数限制； 
  <LI>计算耗费的资源限制（例如计算时间、计算占用的内存等）； 
  <LI>一个个体已经满足最优值的条件，即最优值已经找到； 
  <LI>适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的个体； 
  <LI>人为干预； 
  <LI>以及以上两种或更多种的组合。 </LI></UL>
<H3><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：算法 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=2">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E7.AE.97.E6.B3.95>算法</SPAN></H3>
<DL>
  <DD>选择初始生命种群 
  <DD>循环 
  <DL>
    <DD>评价种群中的个体适应度 
    <DD>以比例原则（分数高的挑中机率也较高）选择产生下一个种群（轮盘法 <A class=extiw 
    title="en:roulette wheel selection" 
    href="http://en.wikipedia.org/wiki/roulette_wheel_selection">en:roulette 
    wheel selection</A>、竞争法 <A class=extiw title="en:tournament selection" 
    href="http://en.wikipedia.org/wiki/tournament_selection">en:tournament 
    selection</A> 及等级轮盘法 Rank Based Wheel Selection）。不仅仅挑分数最高的的原因是这么做可能收敛到 local 
    的最佳点，而非 globe 的。 
    <DD>改变该种群（交叉和变异） </DD></DL>
  <DD>直到停止循环的条件满足 </DD></DL>
<H3><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：GA参数 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=3">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=GA.E5.8F.82.E6.95.B0>GA参数</SPAN></H3>
<UL>
  <LI>种群规模(P,population size)：即种群中染色体个体的数目。 
  <LI>字串长度(l, string length) 
  <LI>交叉概率(pc, probability of performing 
  crossover)：控制着交叉算子的使用频率。交叉操作可以加快收敛，使解达到最有希望的最优解区域，因此一般取较大的交叉概率，但交叉概率太高也可能导致过早收敛。 

  <LI>变异概率(pm, probability of mutation)：控制着变异算子的使用频率。 
  <LI>中止条件(termination criteria) </LI></UL>
<H3><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：特点 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=4">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E7.89.B9.E7.82.B9>特点</SPAN></H3>
<P>遗传算法在解决优化问题过程中有如下特点：</P>
<UL>
  <LI>遗传算法在适应度函数选择不当的情况下有可能收敛于局部最优，而不能达到全局最优。 
  <LI>初始种群的数量很重要，如果初始种群数量过多，算法会占用大量系统资源；如果初始种群数量过少，算法很可能忽略掉最优解。 
  <LI>对于每个解，一般根据实际情况进行编码，这样有利于编写变异函数和合适方程(Fitness Function)。 
  <LI>在编码过的遗传算法中，每次变异的编码长度也影响到遗传算法的效率。如果变异代码长度过长，变异的多样性会受到限制；如果变异代码过短，变异的效率会非常低下，选择适当的变异长度是提高效率的关键。 

  <LI>变异率也是一个重要的参数。 
  <LI>对于动态数据，用遗传算法求最优解比较困难，因为染色体种群很可能过早地收敛，而对以后变化了的数据不再产生变化。对于这个问题，研究者提出了一些方法增加基因的多样性，从而防止过早的收敛。其中一种是所谓<I>触发式超级变异</I>，就是当染色体群体的质量下降（彼此的区别减少）时增加变异概率；另一种叫<I>随机外来染色体</I>，是偶尔加入一些全新的随机生成的染色体个体，从而增加染色体多样性。 

  <LI>选择过程很重要，但交叉和变异的重要性存在争议。一种观点认为交叉比变异更重要，因为变异仅仅是保证不丢失某些可能的解；而另一种观点则认为交叉过程的作用只不过是在种群中推广变异过程所造成的更新，对于初期的种群来说，交叉几乎等效于一个非常大的变异率，而这么大的变异很可能影响进化过程。 

  <LI>遗传算法很快就能找到<I>良好</I>的解，即使是在很复杂的解空间中。 
  <LI>遗传算法并不一定总是最好的优化策略，优化问题要具体情况具体分析。所以在使用遗传算法的同时，也可以尝试其他算法，互相补充，甚至根本不用遗传算法。 
  <LI>遗传算法不能解决那些“大海捞针”的问题，所谓“大海捞针”问题就是没有一个确切的适应度函数表征个体好坏的问题，遗传算法对这类问题无法找到收敛的路。 
  <LI>对于任何一个具体的优化问题，调节遗传算法的参数可能会有利于更好的更快的收敛，这些参数包括个体数目、交叉律和变异律。例如太大的变异律会导致丢失最优解，而过小的变异律会导致算法过早的收敛于局部最优点。对于这些参数的选择，现在还没有实用的上下限。 

  <LI>适应度函数对于算法的速度和效果也很重要。 </LI></UL>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：变量 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=5">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.8F.98.E9.87.8F>变量</SPAN></H2>
<P>最简单的遗传算法将染色体表示为一个<A title=位 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ä½">数位</A>串，数值变量也可以表示成<A title=整数 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ´æ°">整数</A>，或者<A title=实数 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å®æ°">实数</A>（<A title=浮点数 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æµ®ç¹æ°">浮点数</A>）。算法中的杂交和突变都是在字节串上进行的，所以所谓的整数或者实数表示也一定要转化为数位形式。例如一个变量的形式是实数，其范围是0～1，而要求的精度是0.001，那么可以用10个数位表示：0000000000表示0，1111111111表示1。那么0110001110就代表0.389。</P>
<P>在遗传算法里，<A class=new title=精英选择（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%B2%BE%E8%8B%B1%E9%80%89%E6%8B%A9&amp;action=edit&amp;redlink=1">精英选择</A>是一种非常成功的产生新个体的策略，它是把最好的若干个个体作为<A 
title=精英政治 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç²¾è±æ¿æ²»">精英</A>直接带入下一代个体中，而不经过任何改变。</P>
<P>通过<A title=并行计算 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å¹¶è¡è®¡ç®">并行计算</A>实现遗传算法一般有两种，一种是所谓粗糙并行遗传算法，即一个计算单元包含一个种群；而另一种是所谓精细并行遗传算法，每一个计算单元处理一个染色体个体。</P>
<P>遗传算法有时候还引入其他变量，例如在实时优化问题中，可以在适应度函数中引入时间相关性和干扰。</P>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：适用的问题 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=6">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline 
id=.E9.80.82.E7.94.A8.E7.9A.84.E9.97.AE.E9.A2.98>适用的问题</SPAN></H2>
<P>遗传算法擅长解决的问题是<A title=组合最优化 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç»åæä¼å">全局最优化问题</A>，例如，解决<A 
class=new title=时间表安排（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%97%B6%E9%97%B4%E8%A1%A8%E5%AE%89%E6%8E%92&amp;action=edit&amp;redlink=1">时间表安排</A>问题就是它的一个特长，很多安排时间表的软件都使用遗传算法，遗传算法还经常被用于解决实际<A 
class=new title=工程问题（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98&amp;action=edit&amp;redlink=1">工程问题</A>。</P>
<P>跟传统的<A class=new title=爬山算法（优化问题）（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%88%AC%E5%B1%B1%E7%AE%97%E6%B3%95%EF%BC%88%E4%BC%98%E5%8C%96%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%89&amp;action=edit&amp;redlink=1">爬山算法</A>相比，遗传算法能够跳出局部最优而找到全局最优点。而且遗传算法允许使用非常复杂的适应度函数（或者叫做<A 
class=new title=目标函数（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%9B%AE%E6%A0%87%E5%87%BD%E6%95%B0&amp;action=edit&amp;redlink=1">目标函数</A>），并对变量的变化范围可以加以限制。而如果是传统的爬山算法，对变量范围进行限制意味着复杂的多的解决过程，这方面的介绍可以参看<A 
class=new title=受限优化问题（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%8F%97%E9%99%90%E4%BC%98%E5%8C%96%E9%97%AE%E9%A2%98&amp;action=edit&amp;redlink=1">受限优化问题</A>和<A 
class=new title=非受限优化问题（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%9D%9E%E5%8F%97%E9%99%90%E4%BC%98%E5%8C%96%E9%97%AE%E9%A2%98&amp;action=edit&amp;redlink=1">非受限优化问题</A>。</P>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：发展历史 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=7">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.8F.91.E5.B1.95.E5.8E.86.E5.8F.B2>发展历史</SPAN></H2>
<P>遗传算法由<A title=密歇根大学 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å¯æ&shy;æ&nbsp;¹å¤§å&shy;¦">密歇根大学</A>的<A 
title=约翰·霍兰德 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çº¦ç¿°Â·éå°å¾·">约翰·霍兰德</A>和他的同事于二十世纪六十年代在对<A 
title=细胞自动机 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç´°èèªåæ©">细胞自动机</A>（英文：cellular 
automata）进行研究时率先提出。在二十世纪八十年代中期之前，对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面，直到在<A title=匹兹堡 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å¹å¹å&nbsp;¡">匹兹堡</A>召开了第一届<A class=new 
title=世界遗传算法大会（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E4%B8%96%E7%95%8C%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%A4%A7%E4%BC%9A&amp;action=edit&amp;redlink=1">世界遗传算法大会</A>。随着计算机计算能力的发展和实际应用需求的增多，遗传算法逐渐进入实际应用阶段。<A 
title=1989年 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/1989å¹´">1989年</A>，<A title=纽约时报 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çº½çº¦æ¶æ¥">纽约时报</A>作者<A class=new 
title=约翰·马科夫（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%BA%A6%E7%BF%B0%C2%B7%E9%A9%AC%E7%A7%91%E5%A4%AB&amp;action=edit&amp;redlink=1">约翰·马科夫</A>写了一篇文章描述第一个商业用途的遗传算法--<A 
class=new title=进化者（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%BF%9B%E5%8C%96%E8%80%85&amp;action=edit&amp;redlink=1">进化者</A>（英文：Evolver）。之后，越来越多种类的遗传算法出现并被用于许多领域中，<A 
class=mw-redirect title=财富杂志 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/è´¢å¯æå¿">财富杂志</A>500强企业中大多数都用它进行时间表安排、数据分析、未来趋势预测、预算、以及解决很多其他组合优化问题。</P>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：应用领域 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=8">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.BA.94.E7.94.A8.E9.A2.86.E5.9F.9F>应用领域</SPAN></H2>
<UL>
  <LI><A class=mw-redirect title=工业工程 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/å·¥ä¸å·¥ç¨">工业工程</A>与运作管理 
  <LI><A title=物流 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç©æµ">物流</A>系统设计 
  <LI><A class=new title=生产调度（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%94%9F%E4%BA%A7%E8%B0%83%E5%BA%A6&amp;action=edit&amp;redlink=1">生产调度</A> 

  <LI><A class=new title=制造系统（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%88%B6%E9%80%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F&amp;action=edit&amp;redlink=1">制造系统</A>控制 

  <LI>系统<A class=new title=优化设计（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%AE%BE%E8%AE%A1&amp;action=edit&amp;redlink=1">优化设计</A> 

  <LI><A class=mw-redirect title=汽车设计 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ±½è»è¨&shy;è¨">汽车设计</A>，包括材料选择、<A 
  class=new title=多目标（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87&amp;action=edit&amp;redlink=1">多目标</A>汽车组件设计、<A 
  class=new title=减轻重量（汽车设计）（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%87%8F%E8%BD%BB%E9%87%8D%E9%87%8F%EF%BC%88%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E8%AE%BE%E8%AE%A1%EF%BC%89&amp;action=edit&amp;redlink=1">减轻重量</A>等。 

  <LI><A class=mw-redirect title=机电一体化 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æºçµä¸ä½å">机电系统</A>设计。 
  <LI><A class=new title=分布计算机网络（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%88%86%E5%B8%83%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%BD%91%E7%BB%9C&amp;action=edit&amp;redlink=1">分布计算机网络</A>的<A 
  class=mw-redirect title=拓扑结构 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ææç»æ">拓扑结构</A>。 
  <LI><A title=电路 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çµè·¯">电路</A>设计，此类用途的遗传算法叫做<A class=new 
  title=进化电路（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%94%B5%E8%B7%AF&amp;action=edit&amp;redlink=1">进化电路</A>。 

  <LI><A title=电子游戏 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/çµå&shy;æ¸¸æ">电子游戏</A>设计，例如计算<A 
  class=new title=平衡解决方案（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88&amp;action=edit&amp;redlink=1">平衡解决方案</A>。 

  <LI><A title=人工智能 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/äººå·¥æºè½">机器智能</A>设计和<A title=机器人 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æºå¨äºº">机器人</A>学习。 
  <LI><A title=模糊控制 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ¨¡ç³æ§å¶">模糊控制</A>系统的训练。 
  <LI><A class=new title=全球移动通讯系统（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%85%A8%E7%90%83%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E9%80%9A%E8%AE%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F&amp;action=edit&amp;redlink=1">移动通讯</A>优化结构。 

  <LI><A class=new title=时间表安排（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%97%B6%E9%97%B4%E8%A1%A8%E5%AE%89%E6%8E%92&amp;action=edit&amp;redlink=1">时间表安排</A>，例如为一个大学安排不冲突的课程时间表。 

  <LI><A title=旅行推销员问题 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æè¡æ¨éåé®é¢">旅行推销员问题</A>。 
  <LI><A title=神经网络 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç¥ç»ç½ç»">神经网络</A>的训练，也叫做<A class=new 
  title=神经进化（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E8%BF%9B%E5%8C%96&amp;action=edit&amp;redlink=1">神经进化</A>。 
  </LI></UL>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：相关技术 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=9">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E7.9B.B8.E5.85.B3.E6.8A.80.E6.9C.AF>相关技术</SPAN></H2>
<P><A title=遗传程序 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éä¼&nbsp;ç¨åº">遗传程序</A>是<A class=new 
title=约翰Koza（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%BA%A6%E7%BF%B0Koza&amp;action=edit&amp;redlink=1">约翰Koza</A>与遗传算法相关的一个技术，在遗传程序中，并不是参数优化，而是计算机程序优化。遗传程序一般采用<A 
title="树 (图论)" 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ&nbsp;_(å¾è®º)">树型结构</A>表示计算机程序用于进化，而不是遗传算法中的列表或者数组。一般来说，遗传程序比遗传算法慢，但同时也可以解决一些遗传算法解决不了的问题。</P>
<P><A class=new title=交互式遗传算法（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E4%BA%A4%E4%BA%92%E5%BC%8F%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;redlink=1">交互式遗传算法</A>是利用人工评价进行操作的遗传算法，一般用于适应度函数无法得到的情况，例如，对于图像、音乐、艺术的设计和“优化”，或者对运动员的训练等。</P>
<P><A title=模拟退火 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ¨¡æéç«">模拟退火</A>是解决全局优化问题的另一个可能选择。它是通过一个解在搜索空间的随机变动寻找最优点的方法：如果某一阶段的随机变动增加适应度，则总是被接受，而降低适应度的随机变动根据一定的概率被有选择的接受。这个概率由当时的<A 
class=new title=退火温度（尚未撰写） 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%80%80%E7%81%AB%E6%B8%A9%E5%BA%A6&amp;action=edit&amp;redlink=1">退火温度</A>和适应度恶化的程度决定，而退火温度按一定速度降低。从模拟退火算法看，最优化问题的解是通过寻找最小能量点找到的，而不是寻找最佳适应点找到的。模拟退火也可以用于标准遗传算法里，只要把突变率随时间逐渐降低就可以了。</P>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：参见 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=10">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.8F.82.E8.A7.81>参见</SPAN></H2>
<UL>
  <LI><A class=new title=演化策略（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%BC%94%E5%8C%96%E7%AD%96%E7%95%A5&amp;action=edit&amp;redlink=1">演化策略</A> 

  <LI><A title=遗传编程 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éä¼&nbsp;ç¼ç¨">遗传编程</A> 
  <LI><A class=new title=演化规划（尚未撰写） 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%BC%94%E5%8C%96%E8%A7%84%E5%88%92&amp;action=edit&amp;redlink=1">演化规划</A> 

  <LI><A title=模拟退火 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æ¨¡æéç«">模拟退火</A> 
  <LI><A title=禁忌搜索 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/ç¦å¿æç´¢">禁忌搜索</A> 
  <LI><A title=旅行推销员问题 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æè¡æ¨éåé®é¢">旅行推销员问题</A> 
  <LI><A title=最优化 href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/æä¼å">最优化</A> 
</LI></UL>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：参考文献 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=11">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.8F.82.E8.80.83.E6.96.87.E7.8C.AE>参考文献</SPAN></H2>
<UL>
  <LI>Goldberg, David E (1989), <I>遗传算法：搜索、优化和机器学习</I>，Kluwer Academic 
  Publishers, Boston, MA. 
  <LI>Goldberg, David E (2002), <I>创新的设计：竞争遗传算法课程</I>，Addison-Wesley, Reading, 
  MA. 
  <LI>Harvey, Inman (1992), <I>物种适应和遗传算法持续进行的基础</I> in 'Toward a Practice of 
  Autonomous Systems: Proceedings of the First European Conference on Artificial 
  Life', F.J. Varela and P. Bourgine (eds.), MIT Press/Bradford Books, 
  Cambridge, MA, pp. 346-354. 
  <LI>Koza, John (1992), <I>遗传算法：通过自然选择编写计算机程序</I> 
  <LI>Michalewicz, Zbigniew (1999), <I>遗传算法+数据结构=进化程序</I>，Springer-Verlag. 
  <LI>Mitchell, Melanie, (1996), <I>遗传算法概论</I>，MIT Press, Cambridge, MA. 
  <LI><CITE class=book style="FONT-STYLE: normal">Poli, R., Langdon, W. B., 
  McPhee, N. F.（2008年）．A Field Guide to Genetic Programming．Lulu.com, freely 
  available from the internet．<A class="internal mw-magiclink-isbn" 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Special:ç½ç»ä¹¦æº/9781409200734">ISBN 
  978-1-4092-0073-4</A>．</CITE><SPAN class=Z3988 
  title=ctx_ver=Z39.88-2004&amp;rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&amp;rft.genre=book&amp;rft.btitle=A+Field+Guide+to+Genetic+Programming&amp;rft.au=Poli%2C+R.%2C+Langdon%2C+W.+B.%2C+McPhee%2C+N.+F.&amp;rft.pub=Lulu.com%2C+freely+available+from+the+internet&amp;rft.isbn=978-1-4092-0073-4>&nbsp;</SPAN> 

  <LI>Schmitt, Lothar M (2001), <I>遗传算法理论</I>，Theoretical Computer Science 
  (259), pp. 1-61 
  <LI>Schmitt, Lothar M (2004), <I>遗传算法理论（二）</I>，Theoretical Computer Science 
  (310), pp. 181-231 
  <LI>Vose, Michael D (1999), <I>简单遗传算法：基础和理论</I>，MIT Press, Cambridge, MA. 
</LI></UL>
<H2><SPAN class=editsection>[<A title=编辑段落：外部链接 
href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit&amp;section=12">编辑</A>]</SPAN> 
<SPAN class=mw-headline id=.E5.A4.96.E9.83.A8.E9.93.BE.E6.8E.A5>外部链接</SPAN></H2>
<UL>
  <LI><A class="external free" href="http://cs.felk.cvut.cz/~xobitko/ga/" 
  rel=nofollow>http://cs.felk.cvut.cz/~xobitko/ga/</A> - 用Java语言编写的遗传算法在线介绍程序。 
  <LI><A class="external text" href="http://www-illigal.ge.uiuc.edu/IlliGAL" 
  rel=nofollow>伊利诺伊斯遗传算法实验室</A> - 可以下载技术报告和程序源代码。 
  <LI><A class="external text" href="http://www.it-weise.de/projects/book.pdf" 
  rel=nofollow>Global Optimization Algorithms - Theory and Application</A> 
</LI></UL><!-- 
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<DIV class=printfooter>取自“<A 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éä¼&nbsp;ç®æ³">http://zh.wikipedia.org/zh-cn/éä¼&nbsp;ç®æ³</A>”</DIV>
<DIV class=catlinks id=catlinks>
<DIV id=mw-normal-catlinks><A title=Special:页面分类 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Special:é¡µé¢åç±»">5个分类</A>: <SPAN 
dir=ltr><A title=Category:算法 
href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Category:ç®æ³">算法</A></SPAN> | <SPAN 
dir=ltr><A title=Category:遗传算法 
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<SPAN dir=ltr><A title=Category:人工智能应用 
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  <LI class=selected id=ca-nstab-main><A title="查看页面内容 [c]" accessKey=c 
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  <LI id=ca-talk><A title="关于条目正文的讨论 [t]" accessKey=t 
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  <LI id=ca-edit><A title="你可编辑此页，请在保存前先预览一下。 [e]" accessKey=e 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=edit">编辑本页</A> 

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  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;action=history">历史</A> 

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<H5>个人工具</H5>
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  <LI id=pt-optin-try><A class=no-text-transform title="Try out new features" 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=Special:UsabilityInitiativeOptIn&amp;from=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95">试用测试版</A> 

  <LI id=pt-login><A title="建议你登录，尽管并非必须。 [o]" accessKey=o 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=Special:%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%99%BB%E5%BD%95&amp;returnto=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95">登录／创建账户</A> 
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<DIV class=portlet id=p-logo><A title=首页 
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  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Wikipedia:é¦é¡µ">首页</A> 
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<H5 lang=zh-cn xml:lang="zh-cn">帮助</H5>
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  <LI id=n-help><A title=寻求帮助 
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  <LI id=n-portal><A title=关于本计划、你可以做什么、应该如何做 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Wikipedia:ç¤¾åºä¸»é¡µ">社区</A> 
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  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Wikipedia:å&shy;è¯è½¬æ¢è¯·æ±æåé">字词转换</A> 

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  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Wikipedia:èç³»æä»¬">联系我们</A> 
  <LI id=n-about><A 
  href="http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Wikipedia:å³äº">关于维基百科</A> 
  <LI id=n-sitesupport><A title=如果您在维基百科受益良多，您可以考虑资助我们 
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  <LI id=t-cite><A title="Information on how to cite this page" 
  href="http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=Special:%E5%BC%95%E7%94%A8&amp;page=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;id=11623578">引用此文</A> 
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